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      機(jī)場里的AI云

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      撰文| 吳坤諺

      編輯| 吳先之

      在各大樞紐機(jī)場的廣告牌屏幕上,AI正在以一種近乎“背景音”的方式滲透進(jìn)日常生活:候機(jī)樓的燈箱、登機(jī)口的屏幕、行李轉(zhuǎn)盤旁的巨幕,都在重復(fù)同一組詞——大模型、算力、AI云,以及“第一”。

      樞紐機(jī)場向來是to B營銷重鎮(zhèn),廣告背后的聲量也具備提振士氣的意義。此外,如果我們將之視作行業(yè)的“公開信號”,不難發(fā)現(xiàn),當(dāng)所有廠商都在說自己是第一,反而說明行業(yè)還沒有第一。

      模型調(diào)用量、算力規(guī)模、項(xiàng)目落地、全棧能力......口徑越多,越像是在爭奪同一個問題的解釋權(quán):AI云的明天到底會長成什么樣?

      于此,機(jī)場廣告不僅是高度凝練的營銷素材,也是一張“派別地圖”。它把當(dāng)下AI云競爭分成了幾種截然不同的路線。


      具備長期IaaS與工程體系的積累,強(qiáng)調(diào)算力調(diào)度與基礎(chǔ)設(shè)施支撐能力的阿里云,可以被稱為“基建派”;百度云與京東云更強(qiáng)調(diào)端到端解決方案與行業(yè)交付,可以被視作“落地派”;以“你的AI云”為重要敘事的火山引擎,渴望通過AI浪潮達(dá)成云計(jì)算整體市場的迭代與遷移,稱得上是傳統(tǒng)市場格局的“挑戰(zhàn)者”。

      此外,觸手伸向二線城市機(jī)場的華為云與運(yùn)營商云,相對更突出國產(chǎn)算力與整體替代方案,選擇在更封閉的需求與規(guī)則體系內(nèi)建立自己的秩序。

      當(dāng)這些“派別”被機(jī)場的廣告位擺在一起時,AI云競爭的真實(shí)面貌反而清晰起來。

      這不是同一條賽道上的同速競跑,而是多條路徑并行試錯。誰也無法提前定義終局——AI云的答案,最終只能在企業(yè)一輪輪真實(shí)部署、分層使用與規(guī)模化落地中浮現(xiàn)。

      一場AI云的新老之爭

      如果要為當(dāng)下AI云競爭找一組最具代表性的對照樣本,阿里云與火山引擎越來越像是繞不開的兩端。

      最早被集團(tuán)內(nèi)部的高峰值業(yè)務(wù)反復(fù)壓測出來的阿里云,長期面對的是規(guī)模化的工程環(huán)境。這種出身決定了它對云的理解更偏系統(tǒng)工程——先把IaaS的穩(wěn)定性、彈性與規(guī)模化調(diào)度能力做厚,再在其上構(gòu)建可復(fù)制、可交付的產(chǎn)品體系。

      阿里云公有云負(fù)責(zé)人在一次小規(guī)模溝通中有過更明確的表述。他認(rèn)為,隨著GPU逐漸成為通用計(jì)算資源,承載推理、訓(xùn)練、Agent等所有企業(yè)級AI任務(wù),未來的云將演進(jìn)為統(tǒng)一的AI云。業(yè)內(nèi)也將這類以智算資源為核心的構(gòu)成部分稱為GPU云。

      “底層的物理節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)、存儲和安全都將因AI需求而全面升級。”

      相較于這個資源驅(qū)動的主體敘事,火山引擎則將重心壓在更貼近開發(fā)者與應(yīng)用層的模型服務(wù)上,通過更快的迭代、更敏捷的遷移、更短的決策鏈條攫取快速增長。

      套用火山引擎總裁譚待的表述,“模型只有在被調(diào)用的時候才能發(fā)揮價(jià)值,所以越有價(jià)值的模型調(diào)用次數(shù)就越多。”按其理解,過去被視為資源的算力,以Tokens的方式轉(zhuǎn)換為智能,而智能本身則成為云廠商提供服務(wù)的核心價(jià)值——直觀的量化標(biāo)準(zhǔn)、“即插即用”的服務(wù)交付形式與AI加速滲透相輔相成,快速形成規(guī)模效應(yīng)。

      如果說阿里云把AI云當(dāng)作長期系統(tǒng)工程,那火山引擎更像反過來。其將AI云視作一場還沒定型的遷移。它此前在機(jī)場廣告里反復(fù)強(qiáng)調(diào)“下一朵云”,背后的潛臺詞是舊秩序迎來松動,用戶的使用習(xí)慣也沒成型,今天最重要的不是把底座講得多完整,而是抓住變化本身。


      一邊強(qiáng)調(diào)統(tǒng)一底座與系統(tǒng)工程,一邊強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品化速度與應(yīng)用遷移,阿里云與火山引擎兩種不同的能力結(jié)構(gòu)難免正面碰撞。去年10月,IDC先后發(fā)布的數(shù)據(jù)跟蹤將前述兩位玩家的矛盾擺到臺面上來——它們分別在去年上半年的國內(nèi)的智算云基礎(chǔ)設(shè)施(AI IaaS)市場與大模型公有云服務(wù)(AI MaaS)市場占據(jù)領(lǐng)先。

      不同細(xì)分市場的第一,成為謀求市場聲量與營銷的重要武器,為我們造就了樞紐機(jī)場中“第一”刷屏的盛況。

      具體來看,2025年上半年中國AI IaaS規(guī)模同比增長122.4%,達(dá)到198.7億元,其中阿里云市場份額為24.7%;同期,MaaS市場規(guī)模為12.9億元,同比增長421.2%,火山引擎以49.2%的份額領(lǐng)跑該細(xì)分市場。

      兩相對比不難看出,不同細(xì)分市場在規(guī)模絕對值上的差距仍然巨大,MaaS的市場規(guī)模相比IaaS而言還顯得有些微不足道。也就是說,從當(dāng)前來看,阿里云在整個市場中仍然處于領(lǐng)先的位置。其如今的強(qiáng)勢表現(xiàn),源于“昨天”的工程積累,以及“今天”由規(guī)模帶來的市場份額與成本優(yōu)勢。

      不過,由于AI云領(lǐng)域仍在快速上升期,各家市場地位之爭依然充滿著變數(shù),畢竟從市場增速看,MaaS無疑成為當(dāng)前AI商業(yè)化中最活躍的部分。

      在這場“底座”VS“入口”的正面戰(zhàn)爭中,底座派需要在MaaS/開發(fā)者側(cè)證明產(chǎn)品化速度,入口派最終也要回到工程效率結(jié)算。不同解題思路,題干均指向了MaaS。

      MaaS何以成為“分流器”

      去年智能芯片技術(shù)大會上,英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛絮叨足足兩小時,向資本市場兜售一個Token作為生產(chǎn)資源的經(jīng)濟(jì)增長新周期的故事。

      對于銷售計(jì)算資源的英偉達(dá)而言,老黃的故事是生意。對于渴求在AI時代攫取新增長的云廠商而言,老黃的故事正在成為現(xiàn)實(shí)。

      前文提到,MaaS成為AI云增速最快的細(xì)分市場,這背后存在兩種動力的助推。

      自供求來看,MaaS的商業(yè)邏輯足夠簡單。其通過將AI的使用門檻壓到最低,讓企業(yè)或開發(fā)者不需要先重構(gòu)底層算力體系,也不必深度介入復(fù)雜運(yùn)維,只要一條API就能開始試。這迎合了許多AI項(xiàng)目在組織內(nèi)的擴(kuò)散路徑:業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、研發(fā)團(tuán)隊(duì)先在局部場景試出效果,再爭取更大范圍的資源支持。

      另一方面,MaaS天然更易量化,形成可評估的指標(biāo)。這為其帶來了“聚光燈效應(yīng)”,如Tokens消耗、調(diào)用量、開發(fā)者數(shù)量、生態(tài)伙伴數(shù)等均是可被即時感知的增長信號。

      在一個大家都在爭定義權(quán)的階段,這類信號更易被轉(zhuǎn)化成心智優(yōu)勢——廠商很難在廣告里解釋異構(gòu)集群調(diào)度、容錯切換的含金量,但調(diào)用量足夠直觀。

      種種因素作用下,MaaS在AI云中扮演了“分流器”的角色。企業(yè)不需要接觸到更底層的微調(diào)、自訓(xùn)練與混合部署,在傳統(tǒng)Top-Down的漫長流程之前,其便已經(jīng)把大量早期需求先“分流”走了。至于更深度的AI落地,則取決于企業(yè)自身的組織能力與場景分層。

      我們觀察到,在對待MaaS的態(tài)度上,時常被視作一個系統(tǒng)的電商與物流便是一對鮮明的對照組。


      似電商這般自下而上的提效需求強(qiáng)烈,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度高的標(biāo)準(zhǔn)化行業(yè)成為MaaS商業(yè)化落地的絕佳土壤,不少電商代運(yùn)營已經(jīng)用上飛書的多維表格做每日看板。

      物流行業(yè)則以時效、成本、履約質(zhì)量、異常處理為核心指標(biāo),這些任務(wù)對GenAI的需求不高,反而更依賴穩(wěn)定的數(shù)據(jù)管道、高吞吐計(jì)算與模型可控。因此其資源消耗更容易落在IaaS層。

      “我們把自研分為兩類功能,其中一個是解決方案,它主要是通過集成實(shí)現(xiàn),在集成時整個方案我們都要自己做,但是許多原子的能力,我們?nèi)匀粫獠伞!蹦澄锪髌髽I(yè)技術(shù)負(fù)責(zé)人表示,“相比核心關(guān)鍵物流模型所帶來的Tokens消耗,投入到原子化能力的部分顯然要多得多。”

      從這兩個樣本可以看出,IaaS市場主要來源于中大型企業(yè)對核心IT系統(tǒng)規(guī)模化運(yùn)行的剛性需求,如穩(wěn)定合規(guī)、混合部署與持續(xù)交付;而MaaS則主要覆蓋標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化需求,在企業(yè)對試錯與迭代的要求下,兼具一定彈性色彩。

      兩者均是來自企業(yè)市場的真實(shí)需求,說明IaaS與MaaS之間并非替代關(guān)系。但在廠商競爭中,二者之間將存在拉扯。

      一個例證是,在IaaS市場的優(yōu)勢不足以讓阿里云放下MaaS的增長,因?yàn)镸aaS的增速本質(zhì)來自供給方式與組織能力的匹配,而非Tokens持續(xù)降價(jià)所帶來的成本刺激。

      另一方面,火山引擎同樣面臨企業(yè)AI云需求深化的問題。某云廠商相關(guān)人士告訴光子星球,其采購MaaS服務(wù)的客戶,與購買算力做自訓(xùn)練的客戶重合度高達(dá)70%。這意味著率先采用AI的企業(yè)鮮少“二選一”,而是在不同業(yè)務(wù)場景中分層使用AI能力。

      有的場景需要快速上線、隨用隨棄,調(diào)用更合適;有的場景涉及核心know-how、穩(wěn)定性與長期成本,微調(diào)、專有部署或自訓(xùn)更合適。企業(yè)獲取服務(wù)向來是可組合的能力拼裝,否則也不會有這么多服務(wù)商做集成、總包。

      當(dāng)用戶規(guī)模化、進(jìn)入核心系統(tǒng),決定持續(xù)性的往往還是底座的確定性。這個階段,火山引擎需要向市場證明自己不僅能把調(diào)用做大,還能把系統(tǒng)做穩(wěn)。

      其他云廠的理性位置

      一套敘事壓倒另一套的定義權(quán)競爭向來激烈,但在主戰(zhàn)場之外,更多玩家的打法相對理性。

      以機(jī)場廣告的表征看,其傳播大體上圍繞能力邊界與核心客群做呈現(xiàn):有人把云做成閉環(huán)替代體系,有人用標(biāo)桿案例證明可復(fù)制,有人只服務(wù)真實(shí)業(yè)務(wù),不參與想象中的終局?jǐn)⑹隆?/p>

      華為云與運(yùn)營商云更強(qiáng)調(diào)國產(chǎn)算力與替代方案,服務(wù)對象、交付方式與合規(guī)框架更偏“自成體系”。它們的目標(biāo)往往不是在開放市場里拼一套通用標(biāo)準(zhǔn),而是為特定客戶群提供更可控、更封閉的路線。

      百度智能云長期強(qiáng)調(diào)端到端解決方案與標(biāo)桿案例,“落地”也是其機(jī)場廣告的高頻詞。

      究其原因,其商業(yè)化的政企端偏向明顯。據(jù)百度智能云發(fā)布的數(shù)據(jù)稱,截止目前,百度智能云已經(jīng)成為65%央企、100%系統(tǒng)重要性銀行及800+金融機(jī)構(gòu)的選擇——To G領(lǐng)域必須持續(xù)證明“能落地、能復(fù)制”,這是其商業(yè)化路徑的現(xiàn)實(shí)約束。

      另一方面,這或許也與百度作為最早提出全棧AI的廠商,對外口徑卻沒有構(gòu)成一個整體敘事有關(guān)。

      百度對外的敘事覆蓋IaaS/PaaS/MaaS,但在機(jī)場廣告與傳播素材里,存在重點(diǎn)不夠突出的現(xiàn)象。去年,百度曾拿下首都機(jī)場某個長期為高奢包攬的核心廣告位。放眼看去,其在版面中提到了MaaS、PaaS與IaaS三層能力,視覺焦點(diǎn)是不夠具體的“智能體”。


      需要注意的是,伴隨國內(nèi)算計(jì)結(jié)構(gòu)的變化,堅(jiān)持全棧路線的百度迎來新的轉(zhuǎn)機(jī)。

      1月4日,沙利文發(fā)布《2025年中國GPU云市場研究報(bào)告》。報(bào)告顯示,在中國自研GPU云市場中,百度智能云以40.4%的市場份額位居第一。

      得益于昆侖芯的早期積累,百度快速在AI時代構(gòu)建了萬卡集群的調(diào)度能力。底層建設(shè)從大模型的訓(xùn)練、推理和規(guī)模化部署等維度回饋全棧,或可成為百度智能云未來一段時間的核心能力與傳播焦點(diǎn)。

      同樣看起屬于“落地派”的京東云,其路徑更像集團(tuán)產(chǎn)業(yè)屬性的延伸:圍繞供應(yīng)鏈、零售、物流等真實(shí)場景沉淀能力,不追求覆蓋所有想象空間,而強(qiáng)調(diào)把AI變成業(yè)務(wù)的一部分。

      把這些路徑放在一起看,AI云的競爭早已不再是單純的價(jià)格戰(zhàn)或單一指標(biāo)競賽——定義在變、技術(shù)在變、企業(yè)的購買與部署方式也在變。尤其當(dāng)市場存在“冰山效應(yīng)”,公有云可見口徑難以覆蓋企業(yè)真實(shí)消耗時,用單一指標(biāo)判定勝負(fù)更容易失真。

      事實(shí)是,AI云的真實(shí)規(guī)模可能被系統(tǒng)性低估。公開可見的基礎(chǔ)設(shè)施與Token調(diào)用量均是“冰山一角”,大量出于安全與主權(quán)考慮的私有化與內(nèi)生化部署,并不在公有云統(tǒng)計(jì)口徑之內(nèi)。有業(yè)內(nèi)人士測算,僅API調(diào)用這個切面,非公有云口徑所覆蓋的市場空間可能是目前可見市場的5倍~10倍以上。

      既然大量消耗發(fā)生在私有環(huán)境,任何公有云細(xì)分市場的領(lǐng)先均不具備定義行業(yè)第一的能力。

      諸侯并起、路徑并行、標(biāo)準(zhǔn)未定,AI云在火熱的落地中正式進(jìn)入春秋時代。共識中的AI云究竟長什么樣,只有通過廠商的不斷試錯、企業(yè)的持續(xù)實(shí)踐,以及下一輪規(guī)模化應(yīng)用全面展開之后,結(jié)果才會浮出水面。

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